Cơ bản tổng quát về Nẻuofeedback

Mark Llewellyn Smith

Thomas F. Collura

Jeffrey Tarrant

               Dịch vụ bảo vệ thần kinh của New York, PC

      BrainMaster Technologies, Inc

Giới thiệu

Mặc dù sinh ra trong các hội trường của học viện, hồi phục thần kinh là một môn học được phát triển phần lớn bên ngoài học viện như một công cụ trong thực hành lâm sàng. Nhiều người trong số những người sớm chấp nhận can thiệp này không phải là các chuyên gia y tế tâm thần hoặc y tế truyền thống. Một số đã trở thành nhà phát triển và các nhà cung cấp thiết bị và phần mềm như một bức tường thành chống lại việc thiếu một cộng đồng rộng lớn. Bằng cách này, các nhà cung cấp thường trở thành nhà lãnh đạo của lĩnh vực này. Trong nhiều trường hợp, các cá nhân này đóng vai trò truyền thống như các nhà trị liệu, giáo viên và các nhà lãnh đạo của các tổ chức chuyên nghiệp sinh sống bởi các bác sĩ lâm sàng, các nhà khoa học và các nhà khoa học trong các lĩnh vực liên quan đến sức khỏe khác.

Lịch sử ban đầu này đã góp phần vào sự hợp lực giữa các nhà phát triển và các nhà lâm sàng; cho phép phát triển nhanh chóng các công cụ lâm sàng. Khi có sự tương tác giữa các yêu cầu lâm sàng và khả năng của nhà sản xuất, sự tiến bộ nhanh chóng đã là kết quả. Môi trường này đã đóng góp lịch sử cho lĩnh vực ít tập trung này vào bằng chứng khoa học, và nhiều hơn nữa về nhu cầu lâm sàng và lực lượng thị trường, thêm vào sự dễ bị tổn thương của lĩnh vực này để chỉ trích bởi y học và khoa học truyền thống.

Với việc sản xuất nhiều nghiên cứu về phương pháp luận; lĩnh vực hồi phục thần kinh là trên vách của sự chấp nhận rộng hơn nhiều. Sự sinh sôi nảy nở của lĩnh vực này chắc chắn là cách đưa ra thứ tự được áp đặt bởi các tiêu chuẩn chuyên nghiệp, nhu cầu về ảnh hưởng ngày càng tăng của khoa học chính thống, và mong muốn cho một sự phân phối dịch vụ rộng hơn. Các thực hành của neurofeedback hiện nay thường được thực hiện bởi các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trên toàn thế giới. Các guild chuyên nghiệp cho phản hồi thần kinh và phản hồi sinh học, đã bắt rễ và một guild điện não định lượng (qEEG) đang phát triển. Phản hồi sinh học EEG ngày càng được thực hiện trong các chương trình đại học, đặc biệt là ở châu Âu.

Neurofeedback là một hình thức đào tạo sóng não mà làm cho việc sử dụng các nguyên tắc học tập, được định nghĩa là quá trình chung mà một sinh vật thay đổi hành vi của nó theo mục tiêu nhất định. Bằng cách đo và cung cấp phản hồi liên quan đến hoạt động của sóng não, quá trình hồi phục thần kinh cung cấp thêm kênh thông tin làm tăng nhận thức về hành vi của não bằng cách tạo ra những trải nghiệm chủ quan có nguồn gốc từ EEG.

Phản hồi thần kinh thường được gọi là đào tạo (hay huấn luyện) hơn là điều trị do sự tương đồng với đào tạo thể dục thể chất, bao gồm các chiến lược can thiệp không đặc hiệu áp dụng cho các rối loạn cụ thể và nhu cầu lặp lại nhiều lần để tạo ra kết quả tích cực. Các bác sĩ lâm sàng có thể áp dụng nhiều biện pháp can thiệp khác nhau để giảm triệu chứng cho cùng một chứng rối loạn. EEG-Biofeedback đã chứng minh là hữu ích với một loạt các điều kiện tâm lý và y tế. Một loạt các giao thức đã được sử dụng để thực hiện kết quả này. Có thể lập luận rằng neurofeedback không đối xử với bất cứ điều gì cụ thể mà là EEG-biofeedbacktối ưu hóa hệ thống thần kinh trung ương, qua đó cải thiện chức năng chung trong nhiều lĩnh vực nhận thức, cảm xúc và gia đình. Nó hoàn thành nhiệm vụ này bằng cách điều chỉnh hoạt động điện não thông qua ứng dụng lặp đi lặp lại và do đó được khéo léo gọi là đào tạo.. 

Bài này được dự định như một cuộc khảo sát chung về phản hồi thần kinh. Nó sẽ cung cấp một lịch sử ngắn của lĩnh vực này và cung cấp một mô tả giới thiệu về các phương thức lâm sàng hiện có đã phát triển như một kết quả. Nó mô tả các quy trình lâm sàng cơ bản và các biện pháp can thiệp thần kinh, bao gồm các cân nhắc về sinh học, kỹ thuật và khoa học. Bài này không có ý định đầy đủ. Có một số khu vực của phản hồi thần kinh sẽ không được bao gồm. Thay vào đó, được viết để giúp người đọc hiểu được sự hồi phục thần kinh theo cách tổng quát và cung cấp một nơi khởi đầu để điều nghiên sâu hơn.

Lịch sử đầu tiên của lĩnh vực này

 Huấn luyện Joe Kamiya và Alpha

Nguồn gốc của phản hồi thần kinh hiện đại bắt đầu với công trình của Joe Kamiya tại Đại học Chicago vào khoảng năm 1962. Kamiya phát hiện ra rằng đối tượng con người có thể được dạy để kiểm soát có ý thức các hoạt động bùng phát alpha. Ban đầu, điều này được thực hiện thông qua lời nhắc bằng lời nói mỗi khi một vụ nổ alpha xuất hiện tự nhiên. Sau đó, Kamiya sử dụng một thiết bị điện tử đơn giản có thể phát ra âm thanh khi alpha xuất hiện trong bản ghi âm. Công trình ban đầu này gợi ý rằng phản hồi có thể được sử dụng để dạy cho các đối tượng những gì nó cảm thấy muốn tạo ra các mức độ alpha tăng lên [1, 2]. Bởi vì điều này

"Trạng thái Cảm thấy" thường được kết hợp với bình tĩnh và thư giãn, một số các phản hồi thần kinh sớm nhất liên quan đến giảng dạy một khách hàng để tăng hoạt động alpha như điều trị lo âu [3].

11.1.2 Barry Sterman và SMR Đào tạo

Cùng khoảng thời gian thí nghiệm của Joe Kamiya, Barry Sterman bắt đầu kiểm tra khả năng của động vật để kiểm soát hoạt động EEG. Sterman, một giáo sư về thần kinh học và tâm thần học tại Đại học California, Los Angeles, đã dạy cho mèo tăng nhịp cảm biến (SMR) trên vỏ não vận động [4]. Trong thực tế, ông thấy rằng sự gia tăng trực tiếp bổ ích trong hoạt động SMR đi kèm với hoạt động vận động giảm, trong khi cảnh giác còn lại thành công hơn là trực tiếp thưởng cho sự tĩnh lặng của cơ thể.

Sterman sau đó phát hiện ra rằng những con mèo được đào tạo để tăng hoạt động SMR cũng có khả năng chống co giật khi tiếp xúc với các tác nhân hóa chất gây động kinh . Phát hiện này sau đó được nhân rộng với khỉ và được sử dụng để phát triển một giao thức hồi sức thần kinh sớm cho các rối loạn co giật ở người [5].

Những thí nghiệm ban đầu này đã giúp đặt nền tảng cho sự hiểu biết rằng các mẫu sóng não được kết nối với các trạng thái của ý thức và hành vi. Không lâu sau khi những người tiên phong trong lĩnh vực này bắt đầu áp dụng các phương pháp cơ bản của phản hồi thần kinh với các tình trạng như lo lắng và rối loạn co giật.

 Eugene Penniston và Elmer Green: Đào tạo Alpha / Theta Vào đầu những năm 1960, Elmer và Alyce Green bắt đầu làm việc với Quỹ Menninger về phát triển các công cụ phản hồi sinh học đơn giản và đào tạo autogenic, chủ yếu để giúp bệnh nhân giảm bớt căng thẳng cơ bắp. Năm 1965 tại một cuộc họp của Hiệp hội Nghiên cứu Tâm lý học, Elmer đã được tiếp xúc với công việc của Joe Kamiya. Điều này, ngoài các nghiên cứu khác liên kết sóng não với các trạng thái của ý thức, cuối cùng đã dẫn dắt của Green bắt đầu thử nghiệm với đào tạo theta để tăng cường tính sáng tạo [6]. Phần lớn công việc ban đầu này dựa trên những quan sát về chữ ký EEG trong các thiền nhân, thầy lang và yogi có kinh nghiệm. Việc sử dụng phản hồi thần kinh để tăng cường sóng não alpha và theta là một nỗ lực để phát triển một số khả năng đặc biệt được quan sát thấy ở những cá nhân này.

Sau khi tham gia một hội thảo với Greens, Eugene Penniston bắt đầu khám phá các giao thức đào tạo cụ thể với người nghiện rượu trong điều trị tại Trung tâm Y tế VA ở Fort Lyon, Colorado [7].Penniston quan sát thấy rằng đối với nhiều người nghiện rượu, có một mức độ giảm hoạt động sóng não theta ở khu vực sau của não đôi khi đi kèm với sự giảm hoạt động alpha. Cùng với Paul Kulkosky, Penniston phát triển cái được gọi là giao thức alpha / theta. Dạng phản hồi thần kinh này liên quan đến việc thưởng cho cả hai tần số alpha và theta, thường là ở các vùng đỉnh hoặc vùng chẩm của não. Khi phiên đào tạo diễn ra, alpha cuối cùng giảm và trở nên thấp hơn hoạt động của sóng theta. Quá trình này được gọi là "chéo" và được liên kết với độ phân giải của những kỷ niệm đau buồn và sự tích hợp của vật liệu tâm động học bị ức chế trước đó [7].Giao thức alpha / theta được tìm thấy có kết quả rất tích cực với sự phụ thuộc vào chất và PTSD [8, 9].

11.1.4 Fehmi, Hardt, Crane: Đào tạo đồng bộ hóa đa kênh Alpha

Les Fehmi đã có một vai trò nổi bật trong những ngày đầu của phản hồi sinh học, giúp tìm ra những gì bây giờ được gọi là Hiệp hội Ứng dụng Tâm sinh lý và Phản hồi sinh học (AAPB). Ban đầu Fehmi quan tâm đến việc nghiên cứu sự đồng bộ giữa sóng não alpha khi trạng thái này liên quan đến cân bằng hệ thần kinh tự trị và tăng hiệu quả trong hoạt động của não [10] .

Fehmi đã phát hiện ra rằng hoạt động của băng tần alpha đồng bộ tăng lên đáng kể khi một người có thể chú ý và đầu hàng kiểm soát đồng thời [11] . Sau khi thử nghiệm với loại hình đào tạo này, Fehmi và các sinh viên của ông được báo cáo cảm thấy một trạng thái thư giãn sâu sắc và tập trung thường được mô tả là "siêu việt" hoặc "trong khu vực". trong đào tạo đồng bộ alpha. Sự chú ý trở nên cởi mở hơn và có khả năng tham gia vào những cử chỉ của một tình huống. Điều này là khác biệt về mặt chất lượng so với tiêu điểm hẹp điển hình hơn, đó là điểm chung trong phản ứng ứng suất.

Bằng cách sử dụng nhiều kênh EEG, Fehmi đã giúp thiết lập một loại phản hồi thần kinh mới tập trung vào tác động của việc định hình trạng thái alpha toàn cầu não [12]. Các nhà sáng tạo ban đầu khác bao gồm Jim Hardt và Adam Crane cũng sử dụng đào tạo đồng bộ đa kênh , thúc đẩy quan niệm rằng một giao thức như vậy đã tăng cường khả năng tiếp cận với các trạng thái sâu sắc hơn về ý thức và cải thiện khả năng tự điều chỉnh khi so sánh với đào tạo đơn kênh [3].

Khách hàng được đào tạo với đồng bộ EEG và / hoặc kỹ thuật “tập trung mở” được hướng dẫn bằng lời nói báo cáo những thay đổi đáng kể trong nhận thức và hành vi [13]. Công việc này đã dẫn đến sự phát triển của các giao thức và ứng dụng được sử dụng cho các điều kiện bao gồm đau, trầm cảm, lo âu và ADHD [14].

11.1.5 Lubar: Đào tạo Theta / Beta

Joel Lubar, giáo sư tại Đại học Tennessee đã xuất bản bài báo đầu tiên mô tả việc sử dụng phản hồi thần kinh để giải quyết vấn đề hiếu động thái quá [15]. Lubar mở rộng trên công trình trước đây của Sterman đã báo cáo về việc sử dụng thành công phản hồi thần kinh SMR để giảm sự hiếu động thái quá [16]. Lubar đã giúp thiết lập mô hình kích thích hoạt động của não bộ. Mô hình được công nhận việc giảm cảnh giác có liên quan đến việc tăng hoạt động theta và tăng hoạt động beta có liên quan đến sự gia tăng trong xử lý nhận thức [7, 17]. Cùng với vợ Judy Lubar, Tiến sĩ Lubar bắt đầu có hệ thống bằng cách sử dụng neurofeedback được thiết kế để giảm theta và tăng beta như một điều trị cho ADHD. Các giao thức của ông đã được cải tiến qua nhiều năm và đã trở thành một tiêu chuẩn[18] giúp thiết lập hiệu lực và độ tin cậy trong lĩnh vực này.

11.2 Mô tả quy trình bảo vệ thần kinh

Quá trình hồi phục thần kinh bao gồm ghi lại tín hiệu liên quan đến não , điển hình là điện não đồ (EEG), và sử dụng các thiết bị điện tử và / hoặc máy tính để tạo ra một biểu diễn của tín hiệu đó để dạy cho não thay đổi. Neurofeedback cung cấp một kênh thông tin khác cho bộ não để hiểu quy trình riêng của nó.

Hình 1 Quá trình hồi phục thần kinh

Hình dưới đây cho thấy quan điểm của các mô, xương, da đầu và tóc khác nhau bao gồm đầu người. Do mô và xương bị can thiệp, tín hiệu trên da đầu nhỏ hơn hàng nghìn lần so với điện áp nếu nó được đo bên trong đầu.

                                               Hình 2 Quan điểm giải phẫu của não, sọ và da đầu

Để ghi lại EEG, các cảm biến phải được gắn chắc chắn vào da của da đầu, để có thể ghi lại chính xác các điện thế trên bề mặt.

Hình 3 Nguồn điện EEG và điện trường kết quả trong não

Sự biểu hiện của hoạt động điện não được gọi là phản hồi, do đó tên gọi là phản hồi thần kinh. Trong thực tế, neurofeedback đòi hỏi học viên áp dụng các cảm biến EEG vào da đầu của khách hàng, và sau đó sử dụng thiết bị để có được tín hiệu EEG sống. Tín hiệu này phải được kiểm tra để đảm bảo nó không có hiện vật và do đó thích hợp cho phản hồi thần kinh. Sau khi đạt được tín hiệu EEG chất lượng, hệ thống được vận hành theo cách cung cấp phản hồi dưới dạng kích thích thị giác, thính giác hoặc rung động

Hình 4 Một phiên được huấn luyện với phản hồi thần kinh Z-score

Xử lý tín hiệu

Để có được thông tin phản hồi hữu ích từ tín hiệu EEG thô, cần phải xử lý tín hiệu này đối với một số xử lý tín hiệu. Điều này bao gồm các phép toán được thực hiện trong phần cứng hoặc phần mềm và cung cấp một số đo phù hợp các thông số EEG có liên quan. Điều quan trọng là việc xử lý tín hiệu được thực hiện trong "thời gian thực" , có nghĩa là thông tin dẫn xuất phải được tính toán và có sẵn một cách nhanh chóng (thường trong vòng chưa đầy 1/10 giây). Biến đổi phổ biến nhất của tín hiệu trong huấn luyện phản hồi thần kinh là biến đổi Fourier. Những người khác sử dụng phân tích tần số thời gian chung và ít hơn vẫn áp dụng các biến đổi Hilbert

Hình 5 Các kiểu cơ bản của các dải EEG và tương quan hành vi của chúng

Xử lý tín hiệu cho phản hồi thần kinh thường dựa trên phân tích toán học của EEG, tạo ra các ước tính về lượng năng lượng (hoặc kết nối) trong EEG, cho các dải tần số cụ thể. Vì lý do lịch sử cũng như sinh lý, các băng EEG thường được chia thành các băng chuẩn nhất định được trình bày trong Bảng1.

Dải tần số thành phần EEG điển hình

 Delta 1 - 3 Hz

 Theta 4 - 7 Hz

 Alpha 8 - 12 Hz

 Lo Beta 12 - 15 Hz (SMR)

 Beta 15 - 20 Hz

 Beta cao 20 - 35 Hz

 Gamma 40 Hz (35-45 Hz)

Bảng 1 Các bộ lọc băng thông được sử dụng cho phản hồi thần kinh

Trong khi các nhà thần kinh học và các nhà phân tích EEG khác xem trực tiếp các dạng sóng này, thì phản hồi thần kinh đòi hỏi phải giảm các mẫu này xuống một số loại, để phần mềm có thể tạo ra các tín hiệu phản hồi liên quan đến các mẫu định lượng. Nó nằm ngoài phạm vi của bài này để trình bày chi tiết quá trình xử lý tín hiệu được sử dụng cho phản hồi thần kinh. Tuy nhiên, các ước tính năng suất hoạt động cơ bản của các thông số quan trọng như lượng điện trong một băng tần nhất định. Các tính toán phức tạp hơn cung cấp thông tin như tốc độ của mỗi tín hiệu EEG, sự hiện diện hay vắng mặt của tín hiệu và cách tín hiệu phản ánh chất lượng kết nối giữa các vùng não.

Điều kiện vận hành

Có rất nhiều cơ chế liên quan đến quá trình thay đổi hành vi đã học, và hồi phục thần kinh sử dụng nhiều hơn một cơ chế. Trong số này, thường được trích dẫn nhất, và một trong những điều cơ bản nhất, là điều hòa operant. Điều này xảy ra bất cứ khi nào một sinh vật được cung cấp thông tin phản hồi dưới dạng một phần thưởng (hoặc hình phạt), và do đó học cách thực hiện một hành vi mong muốn. Trong trường hợp của phản hồi thần kinh, "hành vi" là việc sản xuất một loại sóng hoặc sóng EEG cụ thể.

Cơ chế học tập bảo mật

 Cổ điển

 Học tập đồng thời

 Habituation

 Tự hiệu quả

 Tổng quát hóa

 Chuyển đổi

 Thích ứng động phi tuyến

Bảng 11.2 Cơ chế học tập bảo vệ thần kinh

Điều quan trọng là phải xem phản hồi thần kinh trong bối cảnh rộng hơn của các cơ chế tự điều chỉnh não [19]. Não trải qua các chu kỳ kích hoạt bình thường, được ngăn cách bởi các giai đoạn khử kích hoạt hoặc thư giãn [16]. Hình 11.6 cho thấy phạm vi mà bộ não có thể hoạt động bên trong, khi nó di chuyển từ trạng thái tập trung (kích hoạt) sang trạng thái thư giãn (khử kích hoạt)

Hình 6 Chu kỳ đồng bộ / desynchronization

Mặc dù mục tiêu của neurofeedback là làm tăng sóng não bị thiếu hoặc làm giảm sóng não quá mức, mục tiêu rộng hơn nhiều và thường liên quan đến nỗ lực khuyến khích não thành trạng thái hiệu quả và linh hoạt hơn.

Mục tiêu của neurofeedback

 Cải thiện tự điều chỉnh

 Đạt được trạng thái Brain linh hoạt và phù hợp

 Bình thường hóa kết nối

 Chức năng địa chỉ, không phải triệu chứng

 Cung cấp thay đổi kéo dài

Bảng 11.3 Mục tiêu của phản hồi thần kinh

Các chế độ bảo vệ thần kinh-Neurofeedback có hướng dẫn về QEEG

Các lĩnh vực của neurofeeback có thể được chia lỏng lẻo thành hai loại: các bác sĩ lâm sàng sử dụng một phương pháp tiếp cận dựa trên triệu chứng và một phương pháp điều trị được hướng dẫn bởi một tiền điện tử định lượng tiền xử lý (qEEG). Các bác sĩ lâm sàng áp dụng phản hồi thần kinh để trình bày các khiếu nại mà không cần phân tích định lượng là các học viên dựa trên triệu chứng, và những người sử dụng dữ liệu về tuổi trong đánh giá và đào tạo được cho là dựa trên qEEG. Phân tích định lượng dựa trên việc sử dụng cơ sở dữ liệu tham chiếu.

Một chủ đề chi phối trong phân tích EEG, và trong thiết kế của các giao thức hồi phục thần kinh, là việc áp dụng các cơ sở dữ liệu tham chiếu. Các dữ liệu này bao gồm dữ liệu EEG ở các dạng giảm khác nhau cung cấp các giá trị danh nghĩa hoặc đích cho các tham số chính. Cơ sở dữ liệu được sử dụng cho mục đích này chứa những gì được coi là "bình thường" hoặc "điển hình" của EEG, được sử dụng để tạo ra các tham chiếu thống kê hoặc "các chỉ tiêu" để so sánh. Ngoài ra, một cơ sở dữ liệu có thể chứa một số đối tượng bất thường hoặc rối loạn, được sử dụng cho mục đích so sánh. Khi có bất thường, cũng như EEG bình thường, có thể tạo ra chức năng “phân biệt đối xử” cung cấp các ước tính thống kê về khả năng một chủ thể đến từ một trong những quần thể lâm sàng.

Có nhiều cách sử dụng qEEG khi lập kế hoạch và thực hiện huấn luyện hồi cứu thần kinh. Phương pháp truyền thống sử dụng phân tích qEEG để xác định độ lệch nào từ “bình thường” có liên quan đến việc biểu hiện triệu chứng, và thiết kế giao thức hồi phục thần kinh khuyến khích não hướng tới trạng thái chuẩn tắc hơn. Cách tiếp cận này tìm cách làm cho "những điều lớn nhỏ" và "những thứ nhỏ lớn hơn". Trong khi phương pháp này có ý nghĩa, các quyết định đào tạo nên được thực hiện kết hợp với khiếu nại của khách hàng với chức năng thần kinh chức năng. Các quyết định tuyến tính đơn giản có thể không phù hợp với tính phức tạp của chức năng não. độ lệch qEEG có thể là cơ chế đối phó hoặc bù trừ và tạo điều kiện thuận lợi cho chức năng bình thường. Để xác định liệu một độ lệch quan sát có phải là bệnh lý hoặc đền bù hay không,

Mặc dù quan sát phổ biến rằng các bản đồ qEEG có thể trở nên bình thường hoặc điển hình hơn sau khi điều trị, điều này không cần thiết xảy ra để khách hàng trải nghiệm các lợi ích. Bộ não không phải là một cơ chế đơn giản, tuyến tính luôn đáp ứng một cách có thể đoán trước hoặc nhất quán. Khách hàng có thể có nhiều khuynh hướng hoặc mô hình ăn sâu, cơ chế đối phó, chiến lược bù, hoặc các cơ chế hành vi hoặc sinh lý khác khi chơi, có thể tương tác với não và quá trình hồi phục thần kinh theo những cách phức tạp.

 Mô tả chỉ số qEEG

Các giá trị được tính toán cụ thể có nguồn gốc từ EEG được gọi là "số liệu".

Điều này đơn giản có nghĩa là một cái gì đó đang được đo lường. Như với bất kỳ hiện tượng hoặc đối tượng nào, có nhiều cách khác nhau để tính toán và sử dụng các số liệu khác nhau. Khi chúng ta hỏi tín hiệu EEG “lớn đến cỡ nào”, chúng ta đề cập đến cường độ của nó trong vi mô. Các chỉ số liên quan đến biên độ tín hiệu (hoặc công suất) trong một kênh đơn bao gồm Công suất tuyệt đối (giá trị bằng microvolts), Công suất tương đối (phần trăm tổng băng tần) và Tỷ lệ (giữa các băng). Các giá trị này là các bộ mô tả cho các quá trình kích hoạt trong vỏ não. Những số liệu này phản ánh chất lượng của một phản ứng đối với kích thích hoặc sự dễ dàng trong việc thay đổi trạng thái hành vi. Khi sức mạnh tuyệt đối tăng hoặc giảm, nó phản ánh động lực kích hoạt của các nhóm tế bào thần kinh vỏ não để đáp ứng nhu cầu hành vi. Ví dụ, khi người ta di chuyển từ việc đọc chủ động đến trạng thái buồn ngủ trước khi ngủ,hoạt động đồng bộ sóng chậm .

Ngoài việc đánh giá quá trình kích hoạt, các số liệu qEEG cho phép bác sĩ lâm sàng đánh giá động lực học mạng. Điều này được thực hiện thông qua các chỉ số liên quan đến mối quan hệ giữa các cặp kênh. Các chỉ số này thường bao gồm biên độ bất đối xứng (thước đo tỷ lệ năng lượng từ một vị trí khác), sự kết hợp (thước đo lượng năng lượng chia sẻ giữa các cặp mạng) và pha (số liệu được sử dụng để xác định tốc độ truyền tải thông tin) ). Các chỉ số này nằm trong phiếu kết nối. Các chỉ số kết nối khác bao gồm hệ số tương quan và hệ số tương quan quang phổ phản ánh độ nhất quán về độ lớn giữa hai tín hiệu và tương quan giữa phổ biên độ tương ứng. Chỉ số kết nối được mô tả chi tiết bởi Collura [20].Các số liệu này thường được tính toán cho một băng tần nhất định, vì vậy, chỉ số này thường đề cập đến chúng, chẳng hạn như "sự kết hợp giữa C3 và C4 ở giai đoạn beta hoặc độ lệch pha tại T4 và P4 trong theta."

                                              Hình 7 Chỉ số EEG cơ bản

Cơ sở dữ liệu

BrainDX

BrainDX là một cơ sở dữ liệu có nguồn gốc từ cơ sở dữ liệu NXLink ban đầu được tạo ra và được báo cáo bởi E. Roy John và phòng thí nghiệm của mình tại Phòng thí nghiệm nghiên cứu não của Đại học New York [21-24]. Ban đầu, nó chủ yếu bao gồm các dữ liệu nhắm mắt từ hơn 700 đối tượng bình thường, và cũng bao gồm một số lượng lớn các trường hợp lâm sàng (bất thường). Nó gần đây đã được bổ sung dữ liệu mở mắt dành cho người lớn , với kế hoạch bổ sung dữ liệu trẻ em mở mắt vào năm 2014. Ngoài ra còn có một hệ thống phần mềm liên quan bao gồm khả năng tiến hành phân tích và báo cáo EEG. Hệ thống này cung cấp một sự bổ sung các chức năng phân biệt, điểm số của sLORETA zhình ảnh và các khả năng báo cáo khác. Cơ sở dữ liệu BrainDX được tích hợp vào các sản phẩm phản hồi thần kinh của một nhà cung cấp: Brainmaster Technologies, Inc.

11.3.2.2 Ứng dụng Neuroscience / Neuroguide

Cơ sở dữ liệu Neuroguide được tạo ra tại Đại học Maryland, là Cơ sở dữ liệu Tuổi thọ và hiện đang được Viện Khoa học Thần kinh Ứng dụng (ANI) cung cấp [25]. Nó chứa khoảng 625 đối tượng, và kéo dài khoảng tuổi từ sơ sinh đến 80, với cả hai mắt mở và mắt nhắm dữ liệu. Ứng dụng Neuroguide bao gồm tạo tác, cũng như các chức năng phân biệt tùy chọn, phân tích LORETA và các khả năng khác.

Cơ sở dữ liệu ANI cũng được sử dụng cho hồi phục thần kinh điểm số z , bởi một số nhà cung cấp, những người kết hợp cơ sở dữ liệu vào các sản phẩm phản hồi thần kinh của riêng họ. Sự nhất quán giữa cơ sở dữ liệu Neuroguide và NXLink (nay BrainDX) đã được thiết lập và ghi lại, cho thấy rằng kết quả cơ bản giống nhau có thể được mong đợi, bất kể cơ sở dữ liệu nào được sử dụng [25].

SKIL

Cơ sở dữ liệu SKIL được tạo ra bởi Barry Sterman và David Kaiser [26] và chủ yếu là cơ sở dữ liệu dành cho người lớn. Nó chứa các điều kiện mắt mở, mắt nhắm và nhiệm vụ. Ngoài ra còn có một ứng dụng SKIL có thể đọc trong các tập tin EEG từ các nhà cung cấp khác nhau, và cung cấp các chức năng phân tích. SKIL cũng cung cấp phần mềm phản hồi thần kinh hoạt động trên một số loại thiết bị EEG.

HBI / WinEEG

Cơ sở dữ liệu Viện não người (HBI) được phát triển bởi nhóm nghiên cứu ở Nga, do Tiến sĩ Juri Kropotov dẫn đầu [27]. Cơ sở dữ liệu bao gồm 885 đối tượng khỏe mạnh của cả hai giới từ 7 đến 89 tuổi. Các môn được chia thành 20 nhóm tuổi. Nó được tích hợp vào hệ thống WinEEG, và có thể được sử dụng để tạo ra các bản đồ và các báo cáo về việc đọc EEG từ các tệp EEG tiêu chuẩn.

 BRID

Cơ sở dữ liệu quốc tế về tài nguyên não (BRID) rất rộng lớn và bao gồm một loạt các EEG bất thường cũng như bình thường. Cơ sở dữ liệu bao gồm hơn 5.000 đối tượng trong độ tuổi từ 6 đến 100. BRID cung cấp dịch vụ báo cáo cho người đăng ký và chủ yếu sử dụng thiết bị do công ty cung cấp cho các học viên có liên quan.

 qEEG Dựa Neurofeedback-ức chế / Tăng cường đào tạo

Ức chế hoặc tăng cường đào tạo, còn được gọi là phản hồi thần kinh “truyền thống”, dựa trên việc cung cấp phần thưởng khi các băng tần cụ thể có mặt dư thừa và bị “ức chế” hoặc khi chúng không đủ và do đó được “tăng cường”. thường được thực hiện bằng cách sử dụng các ban truyền thống để đào tạo, chẳng hạn như theta, alpha, beta thấp, beta hoặc beta cao. Ví dụ: sau khi tham khảo bản đồ não, một giao thức để thư giãn có thể bao gồm tăng cường khi sức mạnh tuyệt đối alpha không đủ so với độ tuổi được chỉ định dân số có nghĩa, nhưng ức chế khi theta hoặc beta cao là lớn. Việc bổ ích hoặc củng cố thường được thực hiện khi ban EEG được chọn ở trên ngưỡng quy định trong khi tăng cường đào tạo và dưới ngưỡng quy định trong quá trình huấn luyện. Bảng sau đây cho thấy một số giao thức phổ biến dựa trên việc tăng cường hoặc ức chế các thành phần. Tăng cường đào tạo đôi khi còn được gọi là "uptraining", trong khi đó, việc đào tạo được gọi là "downtraining"

 Tập trung C4 - SMR lên; theta, hibeta xuống

 Peak2 C3-C4 - cảnh báo và lấy nét kết hợp

 Thư giãn Oz - alpha lên; theta, hibeta xuống

 Sharp Cz - băng thông rộng

Bảng 11.4 Các giao thức tăng / hạn chế tiêu chuẩn

Đào tạođiểm Z

Đào tạo Z-score được tạo ra bởi sự hợp tác giữa hai nhà cung cấp phần mềm và thiết bị: Ứng dụng Khoa học thần kinh, Inc và Brainmaster Technologies, Inc với sự đóng góp của một số bác sĩ lâm sàng [28-30]. Việc đào tạo dựa trên nguyên tắc sử dụng điểm số thống kê z trong thời gian thực, thay vì sử dụng biên độ tín hiệu thô hoặc các biến số khác. Để thực hiện đào tạo điểm z , cần chọn một cơ sở dữ liệu phù hợp để tham khảo (xem ở trên), cũng như có phần mềm có thể tính điểm z trong thời gian thực. Bằng cách sử dụng điểm số z các thông số trong quá trình đào tạo, có thể thông báo cho bộ não bất cứ khi nào có một hoặc nhiều biến (thường là nhiều) nằm trong phạm vi nhất định bình thường (ví dụ: +/- 1.0 Độ lệch chuẩn). Đây là loại hình đào tạo cho phép đào tạo số lượng lớn các biến trên nhiều web não cùng một lúc.

Một tập hợp điển hình của tiền xử lý và sau điều trị qEEG các bản đồ về thu thập trước và sau khi đào tạo điểm z- được hiển thị bên dưới trong hình 8, làm ví dụ. Nó minh họa rằng có thể có độ lệch cụ thể từ bình thường (dư thừa hoặc thâm hụt) trong bản đồ ban đầu, và những sai lệch này có thể được giải quyết một phần hoặc toàn bộ (chuẩn hóa) trong đánh giá sau điều trị [28]. Để giúp hiểu được sự sai lệch thống kê trong bản đồ não, một minh họa về mối quan hệ giữa màu sắc và độ lệch chuẩn được cung cấp trong Hình 8. Cộng đồng qEEG và neurofeedback chấp nhận hai độ lệch chuẩn và lớn hơn như là biểu diễn của hoạt động bất thường

Hình 8 Đường cong chuông

Hình 9 Sơ đồ não huấn luyện Neurofeedback trước / sau

Các bản đồ kết hợp sau đây được thực hiện trước khi điều trị và sau điều trị cho thấy sự bình thường hóa rõ ràng của sự mạch lạc, cho thấy kết nối não là điển hình hơn bình thường, sau khi điều trị.

Hình 10 Đào tạo Neurofeedback trước / sau thể hiện sự bình thường hóa sự gắn kết

sLORETA / LORETA

LORETA và sLORETA là các phương pháp có thể được sử dụng để ngoại suy hoạt động của các vùng não sâu từ dữ liệu EEG bề mặt. Điều này đã được gọi là giải pháp nghịch đảo khi nó áp dụng một thuật toán sử dụng biên độ bề mặt để xác định các nguồn điện bên dưới lớp ngoài của vỏ não. Trong khi điều này thường yêu cầu tối thiểu 19 cảm biến, nó cho phép khách hàng nhận phản hồi cụ thể cho các cấu trúc sâu trong não, chẳng hạn như Cingulate Gyrus hoặc insula bên phải. Nó đo cường độ dòng điện với mật độ nguồn hiện tại (CSD): Nano-amper trên mỗi milimet khối. Ngoài ra, sLORETA / LORETA kết hợp và pha hiện đang được tính toán và đào tạo trong một số ứng dụng.

LORETA và sLORETA cũng có thể được kết hợpvới điểm số z, sao cho mỗi vùng não được đánh giá so với cơ sở dữ liệu hoạt động của não.

Hình dưới đây cho thấy một ví dụ về một màn hình sLORETA cho thấy hoạt động của não ở các vùng não cụ thể. Trong hình ảnh này, hoạt động CSD vượt mức Z được hiển thị trong Cingulate Gyrus.

                Hình 11 Màn hình sLORETA của mật độ nguồn                                      dòng Z được ghi trong Cingulate Gyrus

Phương thức tiếp cận dựa trên triệu chứng

Phương pháp tiếp cận dựa trên triệu chứng dựa vào việc áp dụng các giao thức đào tạo thích hợp cho các vấn đề trình bày cụ thể. Mô hình này được thành lập khi bắt đầu lĩnh vực này và được áp dụng khác nhau được xác định bởi khiếu nại của khách hàng, vị trí chức năng trong não và kinh nghiệm lâm sàng. Cách tiếp cận dựa trên triệu chứng bắt đầu với việc đào tạo alpha band, sau đó không lâu sau SMR và đào tạo alpha / theta. Gần đây, các phương pháp tiếp cận dựa trên triệu chứng bao gồm đào tạo điện thé chậm (SCP) Đào tạo không đối xứng Alpha và biến động Infra-slow / Đào tạo tần số thấp . Các giao thức huấn luyện phản hồi thần kinh này cũng được sử dụng bởi các bác sĩ lâm sàng dựa trên qEEG.

Đào tạo Alpha

Đào tạo Alpha thường được sử dụng để thư giãn, hiệu suất cao điểm, giảm đau và lo âu. Nó được thực hiện trong điều kiện nhắm mắt trong một hoặc nhiều kênh [13, 31, 32]. Máy khách cố gắng tăng hoạt động điện trong khoảng 8 đến 12 Hz trong khi đồng thời ức chế tần số chậm, thường là 4-7 Hz và dải cao trong khoảng 20-30 Hz. Hoạt động Alpha được đào tạo ở các vùng sau của vỏ não. Jim Hardt, Les Fehmi và những người khác đào tạo đồng bộ alpha ở hai hoặc nhiều kênh. Trong hình thức đào tạo alpha này, các kênh được cộng lại với nhau và tăng vi điện tử được khen thưởng theo giả thiết rằng các cụm đồng bộ thần kinh đồng bộ bắn đồng thời chịu trách nhiệm tăng biên độ.

Đào tạo SMR

SMR đào tạo được phát triển bởi Barry Sterman cho rối loạn co giật [5]. Sau đó nó được Joel Lubar và những người khác sử dụng cho ADHD [33]. Nó đã được sử dụng cho một loạt các bài thuyết trình lâm sàng khác và có thể là đào tạo thần kinh được nghiên cứu và sử dụng thường xuyên nhất. Băng tần SMR thường được định nghĩa là 12-15Hz. Dải tần số này được thưởng để tăng biên độ trong khi đồng thời ức chế các dải tần số thấp hơn và cao hơn. Giao thức được thực hiện trên dải cảm biến tại một địa điểm hoặc kết hợp các web thường là C3, C4 và Cz. Thông thường; nó được thực hiện trong một montage kênh đơn. Ít thường xuyên hơn, hai hoặc nhiều kênh hoặc một dải điện cực montage được thực hiện. Kết quả của việc đào tạo thường được cải thiện sự chú ý và giảm sự bồn chồn hoặc sự tĩnh lặng vận động.

Đào tạo Alpha-Theta

Đào tạo Alpha / Theta, còn được gọi là trạng thái sâu hoạt động, nổi lên từ công trình của Elmer Green, Steven Farhion và Dale Walters tại Phòng khám Menninger hơn ba mươi năm trước [6, 34]. Eugene Penniston và Paul Kulkowski sau đó áp dụng can thiệp cho người nghiện rượu hồi phục và cựu chiến binh Việt Nam bị rối loạn stress sau chấn thương [8, 9].Nó được thực hiện với mắt nhắm, thường là với khách hàng nằm ngả ghế. Đào tạo Alpha / theta được thực hiện với một hoặc nhiều điện cực, thường xuyên được đặt ở các khu vực sau của vỏ não. Cả hai dải alpha và theta đều được tăng cường trong khi hạn chế băng tần delta và dải tần số cao: từ 20 đến 30 Hz. Mục tiêu của khóa đào tạo là nhập trạng thái “chéo” trong đó băng theta lớn hơn biên độ so với băng tần alpha. Sinh lý, chéo giống như một trạng thái hypnogogic / hypnopompic: trạng thái của ý thức đi vào ngay trước khi ngủ hoặc ngay trước khi thức tỉnh. Trạng thái chéo này được liên kết với hình ảnh tự phát và những kỷ niệm tự truyện và cho phép các cá nhân xử lý tài liệu cảm xúc nổi bật.

Đào tạo đối xứng Alpha

Đào tạo không đối xứng Alpha được phát triển bởi Peter Rosenfeld, và Elsa và Rufus Baehr vào giữa những năm 1990 [35]. Họ đã tìm thấy mối tương quan chặt chẽ giữa các bất đối xứng trong sức mạnh tuyệt đối alpha ở các thùy trán và rối loạn tâm trạng. Họ đề xuất rằng kích hoạt trước bên phải có liên quan đến sự gia tăng các cảm xúc liên quan đến việc rút và kích hoạt trước hoạt động, các hành vi liên quan đến cách tiếp cận. Kỹ thuật của họ được xác định dựa trên giả định rằng nhịp điệu alpha phản ánh sự kích hoạt và độ lớn alpha lớn hơn ở khu vực phía trước bên trái cho thấy sự thiếu hụt các hành vi liên quan đến phương pháp tiếp cận được trung gian bởi khu vực đó. Họ không sử dụng dữ liệu chuẩn nhưng dựa vào điểm số bất đối xứng alpha thu được bằng cách tính tỷ lệ alpha trước mặt trước và bên phải. Họ đã sử dụng một bộ phim hai kênh tại F3 / F4 được tham chiếu đến Cz.

Điện thế Cortical chậm

Đào tạo SCP điện thê của Cortical chậm đã được sử dụng, phần lớn ở châu Âu, trong hơn ba mươi năm [36]. Nó đã được sử dụng để huấn luyện Bệnh động kinh [37], Giao diện Brain-Computer [38] và ADHD [39]. Như ban đầu được áp dụng, đào tạo SCP là một "một kích thước phù hợp với tất cả các giao thức" với phần lớn các đào tạo được thực hiện tại đỉnh. Trong biểu hiện sớm này, khách hàng đã cố gắng tạo ra sự kích thích vỏ não, một sự dịch chuyển DC âm tính, trong trường hợp ADHD; hoặc ức chế vỏ não, một ca DC dương tính, trong trường hợp Bệnh động kinh trong quá trình thử nghiệm ngắn [37].Gần đây, đào tạo SCP đã phát triển để tập trung vào các lĩnh vực khác ngoài đỉnh và đào tạo cả chuyển động âm và dương trong cùng phiên với tỷ lệ các thử nghiệm âm tính và dương tính phụ thuộc vào trình bày của khách hàng [40].

Biến động Infra-slow / Infra-low Frequency

Chương trình đào tạo về Biến động Infra-slow (ISF) hoặc Infra-low Frequency (ILF) là một khóa đào tạo dựa trên tần số. Các dải tần số được giải quyết khác nhau trong hai kỹ thuật. Tuy nhiên cả hai mô hình lọc và đào tạo băng tần số rất thấp được gọi là Ultradian Rhythm <0.01 hertz [41]. Những nhịp điệu chậm này bị ảnh hưởng bởi những thay đổi về biên độ và sự phân cực của tín hiệu trực tiếp (DC) [42]. Đào tạo chậm chạp còn thiếu dòng truyền thừa của nó cho khóa đào tạo Beta / SMR sớm của Susan Othmer và EEG Spectrum [43]. Sự can thiệp đó đã được thực hiện với một kênh EEG và một bán cầu nãodựng phim lưỡng cực trên dải động cơ và thùy thái dương. Kỹ thuật này đã được sửa đổi bằng cách thay thế một băng phần thưởng đã đặt bằng một cửa sổ 3 Hzz được dịch chuyển lên hoặc xuống tùy thuộc vào phản ứng của khách hàng.

Việc đào tạo chậm chạp tạo ra sự thay đổi trạng thái lập tức trong thân chủ. Các huấn luyện viên nhắm mục tiêu quy định trạng thái trong thời gian thực bằng cách khám phá một tần số tối ưu thông qua thử và sai cho mỗi khách hàng. Thành công được xác định bởi sự cải thiện ngay về ảnh hưởng và kích thích quy định trong phiên và cuối cùng là những cải tiến chung trong quy định hành vi và trạng thái trong cuộc sống.

Theo thời gian phần lớn các khách hàng đã tìm thấy một phản ứng lâm sàng tối ưu ở tần số thấp và thấp hơn. Khi tần số tối ưu được đào tạo xuống dưới 0,1 Hz, rõ ràng rằng phản ứng tối ưu là dễ dàng đạt được khi đào tạo được thực hiện với một bộ khuếch đại ghép đôi DC. Kỹ thuật này đã bắt đầu kết hợp dữ liệu tiêu chuẩn và lưỡng cực đồng thời và các đoạn phim tham chiếu [42].

Đánh giá bệnh nhân

Các bác sĩ bảo vệ thần kinh sử dụng một loạt các chiến lược để đánh giá các triệu chứng của bệnh nhân bao gồm các bảng câu hỏi triệu chứng chủ quan, xét nghiệm thần kinh tâm thần khách quan và qEEG. Việc sử dụng các công cụ đánh giá có xu hướng phân chia theo các ranh giới chuyên nghiệp với việc tiếp cận các xét nghiệm chẩn đoán thần kinh thường được xác định bởi luật hành nghề.

Phần lớn các bác sĩ phản hồi thần kinh sử dụng một số hình thức của một bảng câu hỏi triệu chứng chủ quan thường được thiết lập ở định dạng thang đo Likert. Kiểm tra hiệu suất liên tục là dụng cụ cũng được sử dụng thường xuyên giữa các học viên. Việc sử dụng qEEG trước / sau đang trở thành một phần thường xuyên hơn trong nhiều thực hành. Một nhóm nhỏ các học viên, phần lớn các nhà tâm lý học sử dụng xét nghiệm thần kinh.

Đánh giá triệu chứng

Trong khi đánh giá chính thức hoặc đánh giá tâm lý không phải luôn cần thiết, nó có thể cực kỳ hữu ích trong quá trình phát triển kế hoạch điều trị hiệu quả và theo dõi sự thay đổi triệu chứng. Ví dụ, nếu một khách hàng đang tìm kiếm phản hồi thần kinh cho "các vấn đề về bộ nhớ", kiểm tra khách quan có thể tiết lộ sự khác biệt giữa thính giác và bộ nhớ trực quan; hoặc bộ nhớ hoạt động so với bộ nhớ dài hạn ; hoặc nó có thể tiết lộ rằng vấn đề xuất phát nhiều hơn từ các vấn đề với sự chú ý hoặc lo âu. Những khác biệt này có thể quá tinh tế đối với nhiều khách hàng để nhận thức chính xác hoặc rõ ràng. Việc làm rõ này có thể quan trọng liên quan đến vị trí điện cực, lựa chọn giao thức và bất kỳ chiến lược phụ trợ nào có thể được thực hiện.

Các bác sĩ giải phẫu thần kinh sử dụng một loạt các chiến lược để đánh giá các triệu chứng của bệnh nhân bao gồm xét nghiệm thần kinh tâm thần khách quan, bảng câu hỏi triệu chứng chủ quan và đánh giá tích hợp qEEG. Việc lấy mẫu các loại đánh giá này sẽ được thảo luận dưới đây.

Đánh giá Neuropsychological

Đánh giá Neuropsychological liên quan đến việc hoàn thành xác định rõ thiết lập (các) tác vụ được liên kết với một vùng não cụ thể. Những đánh giá này dựa trên các thủ tục quản lý tiêu chuẩn hóa và được ghi lại liên quan đến cơ sở dữ liệu chuẩn. Thử nghiệm như vậy có thể tiết lộ thâm hụt cụ thể trong chức năng thần kinh và giúp xác định các khu vực não có thể tham gia vào (các) thâm hụt. Các xét nghiệm này thường kiểm tra các cấu trúc như bộ nhớ, trí thông minh, kỹ năng ngôn ngữ, sensorimotor, xử lý trực quan / không gian và nhiệm vụ chức năng điều hành. Theo truyền thống, những đánh giá này bao gồm một loạt các xét nghiệm sẽ được quản lý bởi một nhà tâm lý học hoặc nhà tâm lý học được đào tạo cho khách hàng. Ví dụ về loại thử nghiệm này có thể bao gồm Thang đo thông minh dành cho người lớn Wechsler (WAIS), Kiểm tra trí nhớ và học tập (TOMAL) hoặc Tháp kiểm tra London. 

Pin Neuropsychological vi tính

Các chương trình như MicroCog, IntegNeuro, và CNS Vital Signs, được thiết kế đặc biệt để sử dụng trong lâm sàng và cho phép bác sĩ phản hồi điều trị đánh giá trong văn phòng của họ sau 30-90 phút. Các chương trình này thường có cả phiên bản ngắn và mở rộng, bao gồm nhiều lĩnh vực quan tâm, yêu cầu tối thiểu về khả năng đọc máy tính và cung cấp khả năng ghi điểm và tạo báo cáo gần như ngay lập tức. Trong số các đánh giá thường được sử dụng nhất trong thể loại này là MicroCog.

MicroCog là pin thử nghiệm tế bào thần kinh được vi tính hóa đầu tiên được phát triển để sử dụng trong lâm sàng. Nó có các biện pháp trong 5 lĩnh vực, bao gồm kiểm soát sự chú ý / tinh thần, trí nhớ, lý luận / tính toán, xử lý không gian và thời gian phản ứng. Nó có giá thành khiêm tốn và được chứng minh là một màn hình hiệu quả cho chứng mất trí sớm ở những người già [44]. Nó cũng đã được thể hiện hiệu quả trong việc phân biệt giữa chứng mất trí và trầm cảm và đo lường suy giảm nhận thức liên quan đến lạm dụng ma túy [45].

Xét nghiệm Neuropsychological nhắm mục tiêu

Một thay thế cho pin của các bài kiểm tra là sử dụng các bài kiểm tra cụ thể cho lĩnh vực quan tâm. Có khả năng loại đánh giá phổ biến nhất được sử dụng bởi các học viên phản hồi thần kinh là thử nghiệm trên máy vi tính về sự chú ý hoặc kiểm tra hiệu năng liên tục (CPT). Các xét nghiệm này trình bày cho khách hàng một loạt các tín hiệu mục tiêu và không nhắm mục tiêu đơn giản thông qua thông tin thị giác và / hoặc thính giác. Hiệu suất của khách hàng được đo bằng cách kiểm tra các biến như thời gian phản ứng, lỗi tiêu chuẩn thời gian phản ứng, lỗi thiếu sót, lỗi hoa hồng và phát hiện tín hiệu đối với mẫu chuẩn. Hiệu suất trên các xét nghiệm này đã nhiều lần được chứng minh là phân biệt ADHD với các nhóm không có triệu chứng [46]. Việc sử dụng phổ biến nhất của các xét nghiệm này bao gồm

TOVA (Kiểm tra biến số của sự chú ý), Conners 'và IVA (Visual Visual tích hợp và

Thính giác) kiểm tra hiệu suất liên tục. Loại đánh giá này có lợi cho việc làm rõ triệu chứng, lập kế hoạch điều trị và theo dõi tiến độ.

Bảng câu hỏi đánh giá chủ quan

Bảng câu hỏi đánh giá chủ quan được sử dụng bởi các học viên phản hồi thần kinh rất đa dạng về trọng tâm, chiều dài và dân số mục tiêu. Một số là tồn kho đo lường nhiều chiều như tồn kho Tính đa dạng của Minnesota (MMPI) và tồn kho Đa triệu chứng lâm sàng Millon (MCMI). Những người khác rất cụ thể cho một mối quan tâm, chẳng hạn như lo âu, trầm cảm, hoặc rối loạn phổ tự kỷ. Đối với các đánh giá dành cho người lớn, các bảng câu hỏi này thường tự báo cáo. Như vậy, họ phải được giải thích một cách thận trọng, xem xét các vấn đề như mong muốn xã hội, ác cảm, tăng thêm thứ cấp, sự tán thành và khả năng cho một cá nhân đau khổ báo cáo chính xác. Mặc dù có những lo ngại này, tự báo cáobảng câu hỏi luôn được tìm thấy là một công cụ có giá trị để đánh giá lâm sàng. Nhiều quy mô được thiết kế để đánh giá trẻ em, chẳng hạn như Hệ thống đánh giá hành vi cho trẻ em, cung cấp cho giáo viên và các phiên bản phụ huynh của quy mô ngoài tự báo cáo . Điều này cho phép so sánh chéo các xếp hạng từ các góc độ khác nhau và từ các môi trường khác nhau.

Đánh giá tích hợp qEEG

Một số công ty cung cấp các công cụ đánh giá sử dụng dữ liệu EEG định lượng kết hợp với các đánh giá bổ sung để hỗ trợ các học viên hồi phục thần kinh trong việc lựa chọn giao thức. Thatcher [47] đã phát triển một danh sách kiểm tra triệu chứng với mục tiêu liên kết cấu trúc não với chức năng thần kinh học dựa trên nghiên cứu của fMRI, PET và EEG / MEG. Các hệ thống khác như MiniQ Analysis by New Mind hoặc hệ thống CNC 1020 của Brownback và Mason cung cấp các khuyến nghị về phản hồi thần kinh dựa trên các triệu chứng phù hợp với các vùng não liên quan.

Điều trị hiệu quả và hiệu quả với phản hồi thần kinh được xác định dựa trên sự hiểu biết rõ ràng về các triệu chứng liên quan, các vùng não liên quan và phân tích về qEEG của bệnh nhân. Như phần tóm tắt này minh họa, thông tin này có thể thu được thông qua nhiều con đường và phải được xem xét cùng với các vấn đề như khả năng tiếp cận và chi phí. Đối với nhiều học viên, việc tìm kiếm sự kết hợp đúng đắn của các công cụ là một quá trình thử nghiệm và lỗi phát triển với công nghệ và phạm vi thực hành.

Giải quyết các điều kiện với Neurofeedback

Từ ADHD đơn giản đến rối loạn phức tạp của trẻ em Autism Spectrum, đối với những người có rối loạn tình cảm, báo cáo trường hợp về tác động tích cực của EEG-phản hồi sinh học là rất nhiều. Có ít nghiên cứu được kiểm soát. Sự khan hiếm của các nghiên cứu có kiểm soát đã bắt đầu thay đổi gần đây với ADHD là rối loạn nghiên cứu kỹ lưỡng nhất.

ADHD

Lubar và Shouse xuất bản các báo cáo đầu tiên về huấn luyện phản hồi thần kinh cho ADHD năm 1976. Sử dụng thiết kế nghiên cứu ABA họ chứng minh rằng các triệu chứng hiếu động giảm khi SMR được tăng cường và tăng khi SMR bị ức chế [15]. Các kết quả trong nghiên cứu này đã dẫn đến điểm số của các nghiên cứu sử dụng SMR và một số biến thể của khóa đào tạo này để giải quyết ADHD. Để biết mô tả chi tiết hơn về các giao thức này, hãy xem Monastra [48]. Kể từ thời điểm đó, các vấn đề về sự chú ý đã là vấn đề được điều tra kỹ lưỡng nhất cho đến nay. Nhiều nghiên cứu được kiểm soát đã chứng minh một kích thước hiệu ứng lớn đối với phản ứng thần kinh [49].

Khả năng phát triển điện thê chậm và tỷ lệ theta / beta đã được nghiên cứu trong việc điều trị thành công rối loạn tăng động giảm chú ý [39, 50]. Cả hai giao thức phản hồi thần kinh đều cho thấy các kết quả so sánh về ba tính năng của ADHD: không chú ý, bốc đồng và hiếu động thái quá [50]. Việc đào tạo tỷ lệ theta / beta thực sự là một giao thức ức chế / tăng cường khuyến khích beta và giảm theta. Một vài nghiên cứu bao gồm các web đào tạo, trong khi trong phần lớn các nghiên cứu đào tạo theta / beta địa chỉ các vị trí dải trung tâm (C3, Cz, C4) cũng như đào tạo SCP.

Năm 2009, Arns và cộng sự đã công bố một phân tích meta kết luận rằng phản hồi thần kinh có thể được coi là một can thiệp hiệu quả và cụ thể đối với ADHD với kích thước hiệu quả lớn đối với sự không chú ý và bốc đồng, và kích thước hiệu ứng trung bình đối với hiếu động thái quá [49]. Việc chỉ định hiệu quả và cụ thể được xác định theo hướng dẫn chung của Hiệp hội quốc tế về bảo vệ và nghiên cứu thần kinh (ISNR), Hiệp hội sinh lý học và phản hồi sinh học (AAPB) và tương tự như các hướng dẫn được Hiệp hội tâm lý Mỹ (APA) chấp nhận.

Học viện Nhi khoa Hoa Kỳ gần đây đã tuyên bố EEG-biofeedback một "Hỗ trợ tốt nhất Cấp 1" can thiệp cho ADHD. Báo cáo tháng 10 năm 2012 về các can thiệp tâm lý trẻ em và thanh thiếu niên dựa trên bằng chứng đã kết luận rằng phản hồi thần kinh có mức hỗ trợ cao nhất dựa trên ít nhất hai nghiên cứu ngẫu nhiên có đối chứng giả dược [51] . Quyết định của học viện được thành lập trên ba nghiên cứu [50, 52, 53], hai nghiên cứu sử dụng fMRI để đo sự thay đổi trong các chất nền thần kinh của sự chú ý chọn lọc sau khi huấn luyện phản hồi thần kinh.

Các giao thức khác chưa được nghiên cứu một cách có hệ thống đã chứng tỏ sự hứa hẹn trong việc huấn luyện rối loạn này. Gần đây, một số trường hợp liên quan đến trẻ em có vấn đề về sự chú ý đã được điều trị bằng huấn luyện điểm Z với kết quả tích cực [28]. Việc tăng cường oxy hóa máu não trong vùng (Hemoenphalography) ở các vị trí não cụ thể đã được chứng minh là làm tăng sự chú ý lâu dài [54]. Việc đào tạo băng tần tần số thấp đã tạo ra sự bình thường hóa trong kiểm tra sự biến đổi, trong một nghiên cứu gần đây [55].

Các điều kiện khác

Các điều kiện khác chưa đạt được mức hỗ trợ nghiên cứu tốt nhất. Tuy nhiên, có những nghiên cứu đáng kể cho một loạt các khiếu nại chứng minh hiệu quả của việc huấn luyện phản hồi thần kinh. Từ chấn thương não chấn thương đến tự kỷ, danh sách các điều kiện được giải quyết tiếp tục phát triển. Một loạt các giao thức phản hồi thần kinh đã chứng minh hiệu quả của chúng với một loạt các bài thuyết trình lâm sàng. Những can thiệp này đã được áp dụng bởi các nhà cung cấp có chuyên môn cắt giảm trên quang phổ cung cấp dịch vụ con người bao gồm các chuyên gia sức khỏe tâm thần, nhà giáo dục, vật lý trị liệu và nhân viên y tế [56].

Lo lắng, nguyên tắc chính của hầu hết các phương pháp trị liệu tâm lý đã được giải quyết hiệu quả bằng cách phản hồi thần kinh với hàng tá nghiên cứu nhỏ [32, 57, 58], cũng như trầm cảm [59, 60], Rối loạn ám ảnh cưỡng chế [61], và rối loạn stress sau chấn thương [ số 8]. Hiệu quả này đã khiến nhiều học viên sức khỏe tâm thần bao gồm phản hồi thần kinh trong thực tế của họ làm cho các nhà tâm lý học, nhân viên xã hội và các chuyên gia sức khỏe tâm thần khác là nhóm các nhà cung cấp lớn nhất trong lĩnh vực này. Đồng thời, phản hồi sinh học EEG đã mở rộng cơ sở khách hàng điển hình. Nhiều người trong ngành y tế tâm thần đã sử dụng phản hồi thần kinh vì lạm dụng chất gây nghiện [9, 62], Rối loạn phổ tự kỷ [55,63-65] và rối loạn giấc ngủ [66]. Thúc đẩy hiệu suất cao điểm trong các vận động viên, nghệ sĩ và các ngành nghề khác đã trở thành trọng tâm chính của một số thực hành [67-69]. Các học viên tâm thần có truyền thống được tham gia với các nhà giáo dục trong việc loại bỏ các trở ngại cho việc học tập. Neurofeedback đã là trung tâm giải quyết ADHD và gần đây được sử dụng để giải quyết các khuyết tật học tập khác. [70-72]

Các bác sĩ, y tá, chuyên gia trị liệu nghề nghiệp, chuyên gia trị liệu vật lý và các chuyên gia y tế liên minh khác sử dụng phản hồi thần kinh trong thực tiễn của họ, một số từ khi bắt đầu lĩnh vực này. Mỗi mang một bộ kỹ năng đặc biệt được bổ sung bởi phản hồi thần kinh. Rối loạn động kinh, có thể là rối loạn đầu tiên được điều trị bằng phản hồi thần kinh [5, 73], gần đây đã trở thành một can thiệp quan tâm đến các nhà thần kinh học và các chuyên gia y tế khác [29, 55, 74]. Đau đầu do đau nửa đầu là trọng tâm của phản hồi thần kinh trong hơn hai mươi năm [75]. Gần đây, một nghiên cứu lớn đã xác nhận lời hứa sớm về can thiệp này được hướng dẫn bởi một nhà thần kinh học đã sử dụng qEEG trong mô hình điều trị [76].Chấn thương não chấn thương là trọng tâm của nhiều người trong lĩnh vực sức khỏe tâm thần, người đã phát triển phản ứng thần kinh cho chấn thương não để bổ sung các lựa chọn điều trị thưa thớt của y học cổ truyền. Jonathan Walker, một nhà thần kinh học và tiên phong trong lĩnh vực phản hồi thần kinh, là công cụ phát triển các chiến lược phản hồi thần kinh cho não bị thương [77].

Để hiểu được tầm quan trọng của nghiên cứu, việc xem Tài liệu Thần kinh học toàn diện được tích luỹ bởi Hiệp hội quốc tế về bảo vệ và nghiên cứu thần kinh được đề xuất [56].

Kết luận

Một cơ thể lớn của nghiên cứu kéo dài vài thập kỷ cho thấy rằng phản hồi thần kinh đã tỏ ra hữu ích với một loạt các điều kiện tâm lý và y tế. Một loạt các giao thức đã được áp dụng để thực hiện các kết quả thành công này. Là hợp lý để đề xuất rằng neurofeedback không điều trị bất cứ điều gì cụ thể mà là tối ưu hóa hệ thống thần kinh trung ương do đó cải thiện chức năng chung. Nghiên cứu gần đây công nhận rằng EEG-phản hồi sinh học hoàn thành nhiệm vụ này bằng cách điều chỉnh hoạt động điện não và do đó được gọi là đào tạo khéo léo hơn là điều trị.

Ý tưởng rằng quy định hệ thống thần kinh trung ương là kết quả của việc huấn luyện phản hồi thần kinh có thể giúp giải thích tác động tích cực được báo cáo của phản hồi thần kinh trên một loạt các rối loạn. Cơ thể ngày càng tăng của nghiên cứu hỗ trợ nhận thức này giải thích sự chấp nhận gần đây của neurofeedback bởi các chuyên gia y tế chính thống và công chúng nói chung. Từ khởi đầu của nó tại Đại học Chicago vào nửa sau của thế kỷ trước, phản hồi thần kinh đã trở thành hiện tượng trên toàn thế giới. Sự phát triển của ngành công nghiệp đã xảy ra phần lớn mà không có sự hỗ trợ của chính phủ hoặc học tập. Được sống bởi những nỗ lực của một vài người tiên phong nhận ra hiệu quả của sự can thiệp này, phản hồi thần kinh chỉ mới bắt đầu trang trí sự thừa nhận phổ biến, chấp nhận chuyên nghiệp và hỗ trợ thể chế tương đương với lời hứa của nó.

Frank H. Duffy, MD, Giáo sư và Bác sĩ thần kinh nhi khoa tại Trường Y Harvard, phát biểu trong một bài xã luận trên tạp chí Clinical Electroencephalography tháng 1 năm 2000 rằng các tài liệu khoa học ủng hộ việc áp dụng phản hồi thần kinh để giải quyết nhiều rối loạn. "Theo ý kiến ​​của tôi, nếu bất kỳ loại thuốc nào đã chứng minh được tầm phổ rộng như vậy thì nó sẽ được chấp nhận rộng rãi, và được sử dụng rộng rãi ... .. Đó là một lĩnh vực được thực hiện nghiêm túc bởi tất cả"

References

[1]               J. Kamiya. (1968) Conscious control of brain waves. Pschology Today. 57-60.

[2]               J. Kamiya, Ed., Operant control of the EEG alpha rhythm and some of its reported effects on consciousness (Altered states of consciousness. New York: Wiley, 1969, p.^pp. Pages.

[3]               S. Othmer, "Neuromodulation Technologies," in Introduction to quantitative EEG and neurofeedback : advanced theory and applications, T. Budzynski, H. Budzynski, J. Evans, and A. Arbarbanel, Eds., Second ed Amsterdam; Boston: Elsevier, 2009.

[4]               M. B. Sterman, W. Wyrwicka, and R. Howe, "Behavioral and neurophysiological studies of the sensorimotor rhythm in the cat," Electroencephalogr Clin Neurophysiol, vol. 27, pp. 678-9, Sep 1969.

[5]               M. B. Sterman and L. Friar, "Suppression of seizures in an epileptic following sensorimotor EEG feedback training," Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, vol. 33, pp. 89-95, 1972.

[6]               E. Green and A. Green, Beyond Biofeedback. New York: Dellacorte Press, 1977.

[7]               R. Soutar and R. Longo, Doing Neurofeedback. San Rafael, CA: ISNR Research Foundation, 2011.

[8]               E. Penniston and P. Kulkosky, "Alpha-Theta Brainwave Neuro-Feedback for Vietnam Veterans with Combat Related Post-Traumatic Stress Disorder," Medical Psychotherapy, vol. 4, pp. 47-60, 1991.

[9]               E. G. Penniston and P. J. Kulkosky, "Alpha-theta brainwave training and beta-endorphin levels in alcoholics," Alcohol Clin Exp Res, vol. 13, pp. 271-9, 1989.

[10]           L. Fehmi and S. Shor, "Open focus attention training," Psychiatric Clinics of North America, vol. 36, pp. 153-162, 2013.

[11]           L. Fehmi and J. Robbins, The open focus brain. Boston: Trumpeter Books, 2007.

[12]           T. Budzynski, Ed., From EEG to neurofeedback (Introduction to quantitative EEG and neurofeedback. San Diego: Academic, 1999, p.^pp. Pages.

[13]           L. Fehmi, "Multichannel EEG phase sychrony training and verbally guided attention training for disorders of attention," in Handbook of Neurofeedback, J. Evans, Ed., ed New York: Informa Healthcare, 2009.

[14]           J. T. McKnight and L. Fehmi, "Attention and neurofeedback synchrony training: Clinical results and their significance " Journal of Neurotherapy, vol. 5, pp. 4-62, 2001.

[Insert Running title of <72 characters]

[First Authors Last Name] Page 26

[15]           J. F. Lubar and M. N. Shouse, "EEG and behavioral changes in a hyperkinetic child concurrent with training of the sensorimotor rhythm (SMR): A preliminary report,"

Biofeedback and Self-Regulation, vol. 1, pp. 293-306, 1976.

[16]           M. B. Sterman, "Physiological origins and functional correlates of EEG rhythmic activities: implications for self-regulation," Biofeedback Self Regul, vol. 21, pp. 3-33, 1996.

[17]           L. Thompson and M. Thompson, "QEEG and neurofeedback for assessment and effective intervention with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD)," in Introduction to quantitative EEG and neurofeedback: Advanced techniques and applications, T. Budzynski, H. Budzynski, and A. Arbarbanel, Eds., 2nd ed Burlington, AM: Academic Press, 2009.

[18]           J. Lubar and M. N. Shouse, "Neurofeedback for the management of attention deficit disorders," in Biofeedback: A practitioners guide, M. S. Schwartz and F. Andrasik, Eds., ed New York: Guilford Press, 2003, pp. 409-437.

[19]           T. F. Collura, "Neuronal dynamics in relation to normative electroencephalography assessment and training," Biofeedback vol. 36, pp. 134-139, 2009.

[20]           T. F. Collura, Technical Foundations of Neurofeedback. New York: Routledge, Taylor & Francis, 2013.

[21]           E. R. John, H. Ahn, L. Prichep, M. Trepetin, D. Brown, and H. Kaye, "Developmental equations for the electroencephalogram," Science, vol. 210, pp. 1255-8, Dec 12 1980.

[22]           E. R. John, B. Z. Karmel, W. C. Corning, P. Easton, D. Brown, H. Ahn, et al., "Neurometrics: numerical taxonomy identifies different profiles of brain functions within groups of behaviorally similar people," Science, vol. 196, pp. 1393-410, Jun 24 1977.

[23]           E. R. John and L. S. Prichep, Eds., Normative data banks and neurometrics: basic concepts, methods and results of norm construction (Handbook of electroencephalography and clinical neurophysiology: Volume III. Amsterdam: Elsevier, 1987, p.^pp. Pages.

[24]           E. R. John, L. S. Prichep, J. Fridman, and P. Easton, "Neurometrics: computer-assisted differential diagnosis of brain dysfunctions," Science, vol. 239, pp. 162-9, Jan 8 1988.

[25]           R. Thatcher and J. Lubar, "History of the Scientific Standards of QEEG Normative Databases " in Introduction to Quantitative EEG and Neurofeedback: Advanced Theory and applications, T. Budzynski, Ed., 2nd ed Amsterdam; Boston: Elsevier, 2009.

[26]           D. Kaiser and M. B. Sterman. (2013). SKIL analysis.

[27]           E. P. Tereshchenko, V. A. Ponomarev, A. Müller, and Y. D. Kropotov, "Normative EEG spectral characteristics in healthy subjects aged 7 to 89 years," Human Physiology, vol. 36, pp. 1-12, 2010/01/01 2010.

[Insert Running title of <72 characters]

[First Authors Last Name] Page 27

[28]           T. F. Collura, J. Guan, J. Tarrant, J. Bailey, and F. Starr, "EEG biofeedback case studies using live Z-score training (LZT) and a normative database," Journal of Neurotherapy, vol. 14, pp. 22-46, 2010.

[29]           T. F. Collura, R. W. Thatcher, M. L. Smith, W. A. lambos, and C. R. Stark, Eds., EEG biofeedback training using Z-scores and a normative database (Introduction to QEEG and Neurofeedback: Advanced Theory and Applications. New York: Elsevier, 2009, p.^pp. Pages.

[30]           M. L. Smith. (2008) A Father Finds a Solution: Z-score training. Neuroconnections.

[31]           J. V. Hardt and J. Kamiya, "Conflicting results in EEG alpha feedback studies: why amplitude integration should replace percent time," Biofeedback Self Regul, vol. 1, pp. 63-75, 1976.

[32]           J. V. Hardt and J. Kamiya, "Anxiety change through electroencephalographic alpha feedback seen only in high anxiety subjects," Science, vol. 201, pp. 79-81, 1978.

[33]           J. F. Lubar and M. N. Shouse, "EEG and behavioral changes in a hyperkinetic child concurrent with training of the sensorimotor rhythm (SMR): a preliminary report," Biofeedback Self Regul, vol. 1, pp. 293-306, 1976.

[34]           S. L. Fahrion, E. D. Walters, L. Coyne, and T. Allen, "Alterations in EEG amplitude, personality factors, and brain electrical mapping after alpha-theta brainwave training: a controlled case study of an alcoholic in recovery," Alcohol Clin Exp Res, vol. 16, pp. 547-52, 1992.

[35]           J. P. Rosenfeld, E. Baehr, R. Baehr, I. H. Gotlib, and C. Ranganath, "Preliminary evidence that daily changes in frontal alpha asymmetry correlate with changes in affect in therapy sessions," Int J Psychophysiol, vol. 23, pp. 137-41, 1996.

[36]           T. Elbert, B. Rockstroh, W. Lutzenberger, and N. Birbaumer, "Biofeedback of slow cortical potentials. ," Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, vol. 48, pp. 293-301, 3// 1980.

[37]           N. Birbaumer, B. Rockstroh, T. Elbert, P. Wolf, A. Duchting-Roth, M. Reker, et al., "Biofeedback of slow cortical potentials in epilepsy," in Clinical applied psychophysiology. Plenum series in behavioral psychophysiology and medicine., A. R. S. N. B. John G. Carlson, Ed., ed: Plenum Press, New York, NY, US, 1994, pp. 29-42.

[38]           N. Birbaumer and L. G. Cohen, "Brain–computer interfaces: communication and restoration of movement in paralysis," The Journal of Physiology, vol. 579, pp. 621-636, March 15, 2007 2007.

[39]           H. Heinrich, H. Gevensleben, F. J. Freisleder, G. H. Moll, and A. Rothenberger, "Training of slow cortical potentials in attention-deficit/hyperactivity disorder: evidence for positive behavioral and neurophysiological effects," Biol Psychiatry, vol. 55, pp. 772-5, Apr 1 2004.

[Insert Running title of <72 characters]

[First Authors Last Name] Page 28

[40]           U. Strehl, U. Leins, G. Goth, C. Klinger, T. Hinterberger, and N. Birbaumer, "Self-regulation of slow cortical potentials: a new treatment for children with attention-deficit/hyperactivity disorder," Pediatrics, vol. 118, pp. e1530-40, Nov 2006.

[41]           J. M. Palva and S. Palva, "Infra-slow fluctuations in electrophysiological recordings, blood-oxygenation-level-dependent signals, and psychophysical time series," NeuroImage, vol. 62, pp. 2201-2211, 10/1/ 2012.

[42]           M. L. Smith. (2013) Infra-slow fluctuation training; On the down-low in neuromodulation. Neuroconnections.

[43]           D. A. Kaiser and S. Othmer, "Effect of neurofeedback on variables of attention in a large multi-center trial," Journal of Neurotherapy, vol. 4, pp. 5-15, 2000.

[44]           R. W. Elwood, "MicroCog: Assessment of cognitive functioning," Neuropsychological Review, vol. 11, pp. 89-100, 2001.

[45]           V. Di Sclafani, "Neuropsychological performance of individuals dependent on crack-cocaine or crack-cocaine and alcohol at 6 weeks and 6 months of abstinence " Drug Alcohol Dependence, vol. 66, pp. 161-171, 2002.

[46]           J. Epstein, "Relations between continuous performance test performance measures and ADHD behaviors," Journal of Abnormal Child Psychology, vol. 33, pp. 543-554, 2003.

[47]           R. W. Thatcher. (2012). Handbook of quantitative electroencephalography and EEG biofeedback.

[48]           V. Monastra, S. Lynn, M. Linden, J. Lubar, J. Gruzelier, and T. LaVaque, "Electroencephalographic Biofeedback in the Treatment of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder," Applied Psychophysiology and Biofeedback, vol. 30, pp. 95-114, 2005/06/01 2005.

[49]           M. Arns, S. de Ridder, U. Strehl, M. Breteler, and A. Coenen, "Efficacy of Neurofeedback Treatment in ADHD: The Effects on Inattention, Impulsivity and Hyperactivity: A Meta-Analysis," Clinical EEG and Neuroscience, vol. 40, pp. 180-189, July 1, 2009 2009.

[50]           H. Gevensleben, B. Holl, B. Albrecht, C. Vogel, D. Schlamp, O. Kratz, et al., "Is neurofeedback an efficacious treatment for ADHD? A randomised controlled clinical trial," J Child Psychol Psychiatry, vol. 50, pp. 780-9, Jul 2009.

[51]           AAP, "Appendix S2: Evidence-Based Child and Adolescent Psychosocial Interventions," Pediatrics, vol. 125, p. S128, June 1, 2010 2010.

[52]           M. Beauregard and J. Levesque, "Functional magnetic resonance imaging investigation of the effects of neurofeedback training on the neural bases of selective attention and response inhibition in children with attention-deficit/hyperactivity disorder," Appl Psychophysiol Biofeedback, vol. 31, pp. 3-20, Mar 2006.

[Insert Running title of <72 characters]

[First Authors Last Name] Page 29

[53]           J. Levesque, M. Beauregard, and B. Mensour, "Effect of neurofeedback training on the neural substrates of selective attention in children with attention-deficit/hyperactivity disorder: A functional magnetic resonance imaging study," Neuroscience Letters, vol. 394, pp. 216-21, Feb 20 2006.

[54]           H. Toomim, W. Mize, P. C. Kwong, M. Toomim, R. Marsh, G. P. Kozlowski, et al., "Intentional Increase of Cerebral Blood Oxygenation Using Hemoencephalography (HEG): An Efficient Brain Exercise Therapy," Journal of Neurotherapy, vol. 8, pp. 5-21, 2004.

[55]           S. B. Legarda, D. McMahon, S. Othmer, and S. Othmer, "Clinical neurofeedback: Case studies, proposed mechanism, and implications for pediatric neurology practice," Journal of Child Neurology, vol. 26, pp. 1045-1051, August 1, 2011 2011.

[56]           ISNR, "Comprehensive Bibliography," D. C. Hammond and D. A. Novian, Eds., ed: International Society for Neurofeedback and Research, 2013.

[57]           L. Huang-Storms, E. Bodenhamer-Davis, R. Davis, and J. Dunn, "QEEG-Guided Neurofeedback for Children with Histories of Abuse and Neglect: Neurodevelopmental Rationale and Pilot Study," Journal of Neurotherapy, vol. 10, pp. 3-16, 2006.

[58]           D. C. Hammond, "Neurofeedback with anxiety and affective disorders," Child Adolesc Psychiatr Clin N Am, vol. 14, pp. 105-23, Jan 2005.

[59]           E. Baehr, J. P. Rosenfeld, and R. Baehr, "The Clinical Use of An Alpha Asymmetry Protocol in the Neurofeedback Treatment of Depression: Two Case Studies.," Journal of Neurotherapy, vol. 2, 1997.

[60]           E. Baehr, J. P. Rosenfeld, and R. Baehr, "Clinical Use of an Alpha Asymmetry Neurofeedback Protocol in the Treatment of Mood Disorders: Follow-Up Study One to Five Years Post-Therapy," Journal of Neurotherapy, vol. 4, 2001.

[61]           D. C. Hammond, "QEEG-Guided Neurofeedback in the Treatment of Obsessive Compulsive Disorder," Journal of Neurotherapy, vol. 7, pp. 25-52, 2003.

[62]           W. C. Scott, D. Kaiser, S. Othmer, and S. I. Sideroff, "Effects of an EEG Biofeedback Protocol on a Mixed Substance Abusing Population," The American Journal of Drug and Alcohol Abuse, vol. 31, pp. 455-469, 2005.

[63]           M. E. J. Kouijzer, H. T. van Schie, J. M. H. de Moor, B. J. L. Gerrits, and J. K. Buitelaar, "Neurofeedback treatment in autism. Preliminary findings in behavioral, cognitive, and neurophysiological functioning," Research in Autism Spectrum Disorders, vol. 4, pp. 386-399, 7// 2010.

[64]           E. Jarusiewicz, "Efficacy of neurofeedback for children in the autistic spectrum: A pilot study," Journal of Neurotherapy, vol. 6, pp. 39-49, 2002.

[Insert Running title of <72 characters]

[First Authors Last Name] Page 30

[65]           R. Coben and I. Padolsky, "Assessment-Guided Neurofeedback for Autistic Spectrum Disorder," Journal of Neurotherapy, vol. 11, pp. 5-23, 2007.

[66]           B. Hammer, A. Colbert, K. Brown, and E. Ilioi, "Neurofeedback for Insomnia: A Pilot Study of Z-Score SMR and Individualized Protocols," Applied Psychophysiology and Biofeedback, vol. 36, pp. 251-264, 2011/12/01 2011.

[67]           W. A. Edmonds and T. Tenenbaum, Eds., Case Studies in Applied Psychophysiology. UK: Wiley-Blackwell, 2012, p.^pp. Pages.

[68]           J. Gruzelier, "A theory of alpha/theta neurofeedback, creative performance enhancement, long distance functional connectivity and psychological integration," Cogn Process, vol. 10 Suppl 1, pp. S101-9, Feb 2009.

[69]           J. H. Gruzelier, M. Foks, T. Steffert, M. J.-L. Chen, and T. Ros, "Beneficial outcome from EEG-neurofeedback on creative music performance, attention and well-being in school children," Biological Psychology, 2013.

[70]           K. E. Thornton and D. P. Carmody, "Electroencephalogram biofeedback for reading disability and traumatic brain injury," Child Adolesc Psychiatr Clin N Am, vol. 14, pp. 137-62, Jan 2005.

[71]           M. A. Nazari, E. Mosanezhad, T. Hashemi, and A. Jahan, "The Effectiveness of Neurofeedback Training on EEG Coherence and Neuropsychological Functions in Children With Reading Disability," Clinical EEG and Neuroscience, vol. 43, pp. 315-322, October 1, 2012 2012.

[72]           T. Ros, M. A. M. Munneke, L. A. Parkinson, and J. H. Gruzelier, "Facilitation of procedural learning directly following EEG neurofeedback," Biological Psychology, 2013.

[73]           A. R. Seifert and J. F. Lubar, "Reduction of epileptic seizures through EEG biofeedback training," Biol Psychol, vol. 3, pp. 157-84, 1975.

[74]           J. E. Walker and G. P. Kozlowski, "Neurofeedback treatment of epilepsy," Child Adolesc Psychiatr Clin N Am, vol. 14, pp. 163-76, Jan 2005.

[75]           M. A. Tansey, "A neurobiological treatment for migraine: The response of four cases of migraine to EEG biofeedback training," Headache Quarterly: Current Treatment and Reserach, pp. 90-96, 1991.

[76]           J. E. Walker, "QEEG-Guided Neurofeedback for Recurrent Migraine Headaches," Clinical EEG and Neuroscience, vol. 42, pp. 59-61, January 1, 2011 2011.

[77]           J. E. Walker, C. A. Norman, and R. K. Weber, "Impact of qEEG-Guided Coherence Training for Patients with a Mild Closed Head Injury," Journal of Neurotherapy, vol. 6, pp. 31-43, 2002/03/01 2002.

[Insert Running title of <72 characters]

[First Authors Last Name] Page 31

F. H. Duffy, "The state of EEG biofeedback therapy (EEG operant conditioning) in 2000: an editor's opinion," Clin Electroencephalogr, vol. 31, pp. V-VII, Jan 2000.